微軟發表醫療AI模型分析複雜醫療難題，稱準確率達百分之百
微軟研究人員於週四在《科學》期刊中發表一項研究指出，一種能夠像醫生一樣逐步診斷患者的新型人工智慧「診斷協調器」，在解決複雜罕見醫療案例時的準確率高達百分之一百，是人類醫生的兩倍以上，該工具透過模擬臨床醫療小組來檢查患者症狀與相關診療資料，提供更具成本效益的診療流程。
模擬臨床小組的協調流程運作
研究人員發現，由 AI 設計診療流程比由人類醫師設計更經濟，在不同的預算限制下，該工具能夠透過平衡測試問題數量來實現成本效率。
臨床診斷需要循序漸進收集資訊和推理過程，該人工智慧工具從患者的主要訴求開始，依此類推決定需要詢問哪些問題以及需要進行哪些後續檢查來收集診斷所需資訊。
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微軟表示該新型人工智慧模型透過「協調器」來溝通協調向患者詢問的問題，安排相應的檢查與測試，有別於許多傳統模型採用「一次性檢查」同時分析所有症狀、實驗室結果與影像資料來產出診斷，此項新技術透過模擬實際醫療臨床小組的協作流程，建構出人工智慧的邏輯，進行後續流程。
在執行診斷步驟時，模型會先判斷應詢問哪些病史問題，找出關鍵問題，基於這些初步資訊，它會進一步決定後續的檢驗項目、分析結果，依需求安排深度檢查。
研究人員發現，由協調器設計出的診療流程比由人類醫師設計更經濟，微軟人工智慧健康部門負責人 Harsha Nori 表示，「我們不僅衡量系統的準確性，還衡量它在診斷過程中如何謹慎周全地進行評估」。
超過三百例臨床病例分析，準確率高於醫生兩倍
研究人員讓模型診斷 300 多個極其罕見且複雜的醫療難題，結果發現，使用診斷協調器的模型在整理患者病情和確定診斷結果方面的準確率高於使用教科書和網路的普通醫生兩倍以上。微軟人工智慧醫療部門企業副總裁 Dr. Dominic King 表示，人工智慧的合格通過率幾乎達到了 100 ％。
科學期刊報導指出，在現實情況中沒有哪個病人會帶著完整的病歷找醫生，在不受預算限制的情況下，採用 GPT-5 的協調器，特別有效率，以平均 5431 美元的成本實現了 83.2 ％ 的準確率。
下一階段，測試醫療中心的急診室
微軟研究團隊下一階段將與波士頓的 Beth Israel Deaconess 醫療中心合作，屆時他們將評估該工具在急診室候診區對患者進行分診的能力。
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